Python-Matplotlib{数据可视化}

2023-02-25 12:34:02

Matplotlib

 画图的复杂度比较高。*度比较高

基本配置

导入Matplotlib库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib的子包有很多，这里我们只导入常用的包pyplot。

绘制图

绘制折线图

  绘制折线图使用plot函数，plot函数有很多参数

  • x轴
  • y轴
  • color 颜色
  • linewidth 线宽
  • markersize 点大小
  • fontsize 字体
  • marker 点形状
  • linestyle 线风格
  • linewidth 线宽
  • lable 标签
  • alpha 透明度

 除了x轴，y轴其他参数都有多种选择。python plot 参数_matplotlib.pyplot.plot()参数使用详解

x = [1,2,3,4] 
y = [2,4,1,6]
plt.plot(x,y) # x与y一一对应

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plt.plot(x,y , color = 'yellow');

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plt.plot(x,y , color = '#8CEA00',linewidth=5,marker='D',
        markersize = 20,linestyle='-',alpha=0.3);

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# 简易的写法
plt.plot(x, y, 'go--',linewidth= 5) # 第三个参数: 三个值组成一个字符串 '颜色点形状线形状'

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查看都有什么风格style

  • plt.style 绘图风格相关功能
plt.style.available # 查看我们的包里面都有啥风格
'''
['Solarize_Light2',
 '_classic_test_patch',
 'bmh',
 'classic',
 'dark_background',
 'fast',
 'fivethirtyeight',
 'ggplot',
 'grayscale',
 'seaborn',
 'seaborn-bright',
 'seaborn-colorblind',
 'seaborn-dark',
 'seaborn-dark-palette',
 'seaborn-darkgrid',
 'seaborn-deep',
 'seaborn-muted',
 'seaborn-notebook',
 'seaborn-paper',
 'seaborn-pastel',
 'seaborn-poster',
 'seaborn-talk',
 'seaborn-ticks',
 'seaborn-white',
 'seaborn-whitegrid',
 'tableau-colorblind10']
1
​
'''

plt.plot( [1, 2, 3]) # 默认为y轴，而x 轴相当于[0,1,2]
plt.title('a picture')  # 设置图表的标题

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plt.style.use('seaborn') # 使用某种绘图风格

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 设置支持中文字体显示

# 大家知道怎么写即可，必要时粘贴复制就行

# windows电脑 Matplotlib 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#mac电脑正常显示中文
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS']

plt.plot( [1, 2, 3])
plt.title('这是一张图')

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折线图使用

  常用于绘制某个数据的走势波动等,例如股票

flights = pd.read_csv('flights.csv')
year_group = flights.groupby('year').sum()
plt.plot(year_group)

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文件下载：用于博客系列文章pandans的学习文件.zip

 实际上在Pandas已经封装了更方便的画图功能

  不用Matplotbib 也能实现，Pandas里面已经封装了更方便的画图, ，参数如下

 kind : str

  • ‘line’ : line plot (default)
  • ‘bar’ : vertical bar plot
  • ‘barh’ : horizontal bar plot
  • ‘hist’ : histogram
  • ‘box’ : boxplot
  • ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot
  • ‘density’ : same as ‘kde’
  • ‘area’ : area plot
  • ‘pie’ : pie plot
  • ‘scatter’ : scatter plot
  • ‘hexbin’ : hexbin plot
# pandas自带画图功能
year_group.plot(kind='line')

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# pandas自带画图功能
year_group.plot(kind='barh');

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# pandas自带画图功能
year_group.passengers.plot(kind='pie')

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# DataFrame
grade = pd.read_csv('student_grade.txt',sep='\t')
grade.plot(kind='line',y=['数学','语文','英语'])

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小练习

  绘制一个图形通用方法:

  1. 首先生成横坐标,可以用线性序列函数生成.

  2. 带入函数中计算出每个点对应的纵坐标.

  3. 根据生成的横坐标和纵坐标绘图

# 绘制一个正弦曲线图
# 横坐标
x = np.linspace(0, 10, 100) # 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y);

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  绘制sigmoid函数图像

S ( x ) = 1 1 + e − x S(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} S(x)=1+e−x1​

def sigmoid(x): # 可以看到, 函数中只要一个未知数x, 因此函数只有一个参数
    r = 1 / (1 + np.exp(-x) )
    return r
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)
plt.plot(x,y);

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  绘制标准正太分布函数图像

f ( x ) = 1 2 π e ( − x 2 2 ) f(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{\left(-\frac{x^{2}}{2}\right)} f(x)=2π ​1​e(−2x2​)

def normal_distribution(x):
    r = 1 / np.sqrt(2*np.pi) * np.exp(-x**2/2)
    return r
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = normal_distribution(x)
plt.plot(x,y);

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优化图片

添加常见图例属性

  • plt.figure 图片基本设置

    • figsize = (x,y) 调节图片大小
    • dpi 图像清晰度

  • plt.title 添加标题

  • plt.xlabel(’’)

  • plt.ylabel(’’) x轴和y轴添加标签

  • plt.grid(True) 添加网格

  • plt.xlim(-1,20) plt.ylim(-1,1) 设置坐标轴范围

  • plt.text 图片添加文本

  • plt.legend 添加图例

  • rotation=0, 旋转角度

  • labelpad =10 和旁边的距离

  • xticks 横坐标刻度

  • yticks 纵坐标刻度


plt.figure(figsize=(3,2),dpi=200 ) # figsize : (float, float)  图片的宽度,高度
plt.title('历年航班乘客走势图', fontsize= 6, color='green')
plt.xlabel('年份',color='red',fontsize = 8)
plt.ylabel('数量',color='red',fontsize = 8,rotation=0,labelpad =10)
plt.plot(year_group ,label = '乘客数量变化曲线')
plt.grid(True) # False去掉网格
plt.xlim(1946,1964) 
plt.ylim(1000,6000)
plt.xticks(fontsize = 5,ticks=[1946,1948,1950,1952,1954,1956,1958,1960,1962,1964])
plt.yticks(fontsize = 5)
plt.text(1958,4200, '在这增加的挺快!',fontsize=6,color='purple')
plt.legend(fontsize=5,loc=4); # x, y  是坐标，其实是针对plt.plot(year_group ,label = '乘客数量变化曲线')进行修改的。loc = 4 代表是在右下角的

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小练习

&enmsp; 优化正太图像
f ( x ) = 1 2 π e ( − x 2 2 ) f(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{\left(-\frac{x^{2}}{2}\right)} f(x)=2π ​1​e(−2x2​)

def normal_distribution(x):
    r = 1 / np.sqrt(2*np.pi) * np.exp(-x**2/2)
    return r
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = normal_distribution(x)
  • 图片大小(3,2)
plt.figure(figsize = (3,2))
  • 图片清晰度150
plt.figure(figsize = (3,2),dpi = 150)
  • 图片标题’标准正态分布’, 字体绿色, 字体大小10号
plt.title('标准正态分布',fontsize = 10, color = 'green')
  • x轴名称<数值>
plt.xlabe('数值')
  • y轴名称<概率>
plt.ylabe('概率')
  • x轴坐标范围(-8,8)
plt.xlim(-8.8)
  • y轴坐标范围(-0.1,0.5)
plt.ylim(-0.1,0.5)
  • x轴刻度线(-8,-7…7,8)
plt.xticks(ticks=range(-8,9,2))
  • y轴刻度线(-0.1,0, 0.1.0.2,0.3,0.4,0.5)
plt.yticks(ticks=np.arange(-0.1,0.5,0.1))
  • 图例名称为正太分布曲线, 字体大小5
plt.plot(x,y,label='正太分布曲线')
plt.legend(fontsize= 5);

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一个图中画多条线

x = np.linspace(0.1, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.log(x)
y3 = np.cos(x)
y4 =np.tan(x)
plt.plot(x, y1, label='sin图像') # sin
plt.plot(x, y2, label='log图像') # cos
plt.plot(x,y3, label='cos图像') # log
# plt.plot(x,y4, label='tan图像') # tan
plt.legend(fontsize=15);

其他各种图像

柱状图

s1 = [1, 2, 3, 4, 5] # 位置坐标
s2 = [10, 13, 6, 3, 12]  # 表示高度
plt.bar(s1,s2, align='edge',); # 坐标在柱的边缘

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plt.bar(s1,s2,width=0.2,color=['red','green','yellow','blue','purple']); # width表示宽度，color就是颜色

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plt.bar(s1, s2, width=0.5, color=['r', 'y', 'b', 'g', 'm'], 
      tick_label=['Java', 'C', 'C++', 'PHP', 'Python']   )
plt.title('编程语言使用数量', fontsize=15);

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  假设有两家分店从周一到周五的营业额，将两家分店营业额绘制成柱状图进行比较

# 让两个店的柱位置错开
plt.bar([1,2,3,4,5],a_money,width=0.3, label='A分店')
plt.bar([1.3,2.3,3.3,4.3,5.3],b_money,width=0.3, tick_label=tick_label,label='B分店')
# 添加图例说明
plt.legend(); # 默认在右上角

DataFrame数据画柱状图

drinks = pd.read_csv('drinks.csv')
drinks.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 193 entries, 0 to 192
Data columns (total 6 columns):
 #   Column                        Non-Null Count  Dtype  
---  ------                        --------------  -----  
 0   country                       193 non-null    object 
 1   beer_servings                 193 non-null    int64  
 2   spirit_servings               193 non-null    int64  
 3   wine_servings                 193 non-null    int64  
 4   total_litres_of_pure_alcohol  193 non-null    float64
 5   continent                     170 non-null    object 
dtypes: float64(1), int64(3), object(2)
memory usage: 9.2+ KB
'''
# 我们发现最后一列中,只有170个有效值，其余的为空值
drinks = pd.read_csv('drinks.csv',
    keep_default_na=False,)
# 空值都是默认为 NAN，即源码中keep_default_na=True
# 所以当我们想要空值就是空值的话，那么可以设置 keep_default_na=False，这时候，读取出来的空值是空字符串
drinks.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 193 entries, 0 to 192
Data columns (total 6 columns):
country                         193 non-null object
beer_servings                   193 non-null int64
spirit_servings                 193 non-null int64
wine_servings                   193 non-null int64
total_litres_of_pure_alcohol    193 non-null float64
continent                       193 non-null object
dtypes: float64(1), int64(3), object(2)
memory usage: 9.2+ KB
'''
# 排序
alcohol = drinks.groupby(by='continent')['total_litres_of_pure_alcohol'].sum().sort_values(ascending=False)
# 添加一个折线
plt.bar(alcohol.index, alcohol, width=0.5, )
plt.plot([0,1,2,3,4,5],alcohol,color='green')

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t = drinks.groupby('continent').sum()
# DataFrame也可以画
t.plot(kind='bar')

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直方图

   bar是用来把你已经总结好的数据画出来，可以用来对比各个组的数据。

   hist是制作一个频率分布图，比如说把一个数据分成10个部分，每个部分的频率是多少。 大概看一下数据的分布。

# x 数据, 
plt.hist(drinks.total_litres_of_pure_alcohol, bins=20)
# bins 分成相等的20分
'''
(array([37., 16., 12., 18.,  4., 11., 10.,  5., 15., 15.,  7.,  6.,  5.,
         7., 11.,  8.,  3.,  2.,  0.,  1.]),
 array([ 0.  ,  0.72,  1.44,  2.16,  2.88,  3.6 ,  4.32,  5.04,  5.76,
         6.48,  7.2 ,  7.92,  8.64,  9.36, 10.08, 10.8 , 11.52, 12.24,
        12.96, 13.68, 14.4 ]),
 <a list of 20 Patch objects>)
'''

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tips = pd.read_csv('tips.csv')
tips.time.value_counts()
'''
Dinner    176
Lunch      68
Name: time, dtype: int64
'''
plt.hist(tips.total_bill ,bins = 15)
'''
(array([ 2., 10., 37., 42., 49., 28., 24., 14., 12., 10.,  4.,  5.,  2.,
         1.,  4.]),
 array([ 3.07      ,  6.25266667,  9.43533333, 12.618     , 15.80066667,
        18.98333333, 22.166     , 25.34866667, 28.53133333, 31.714     ,
        34.89666667, 38.07933333, 41.262     , 44.44466667, 47.62733333,
        50.81      ]),
 <a list of 15 Patch objects>)
'''

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# 统计概率值
plt.hist(tips.total_bill ,bins = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,55],density=True)
'''
(array([0.00081967, 0.01311475, 0.05163934, 0.05491803, 0.03360656,
        0.01967213, 0.01311475, 0.00491803, 0.00273224]),
 array([ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 55]),
 <a list of 9 Patch objects>)
'''

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散点图

  plt.scatter

  • s 散点的点尺寸
  • c 颜色
  • cmap 颜色映射方法
#s 参数 , 尺寸映射
plt.scatter([1,2,3], [1,2,3] , c = 'red' ,s = 300);

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#s 参数 , 尺寸映射
#s 参数 , 尺寸映射
plt.scatter([1,2,3,4], [1,2,3,4] , s=[100,200,300,400] ,c =[0,0,1,1]);

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plt.scatter([1,2,3,4,5,6,7], [1,2,3,4,5,6,7] , s= 300,cmap='rainbow',
         c =[1,2,3,4,5,6,7]);

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# 将男和女绘制成不同的颜色
(tips.sex == 'Female').astype('int')
'''
0      1
1      0
2      0
3      0
4      1
      ..
239    0
240    1
241    0
242    0
243    1
Name: sex, Length: 244, dtype: int64
'''

# 把男女标注成不同的颜色
plt.scatter(tips.total_bill, tips.tip,s=100 ,c=(tips.sex == 'Female').astype('int'),cmap='rainbow');

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饼状图

  plt.pie 饼状图

  • x, 数据
  • explode=None, 哪部分突出显示 (0, 0, 0.3, 0)
  • labels=None, 标签名称
  • colors=None, 颜色
  • autopct=None,百分号显示格式
  • pctdistance=0.6, 数字和边缘距离
  • shadow=False, 阴影
  • labeldistance=1.1, 标签距离
  • startangle=None, 角度
  • radius=None, 饼图半径
  • counterclock=True, 逆时针
plt.pie([1,2,3,4],labels=['a','b','c','d']);

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labels = [ '吃饭', '交通', '游戏', '衣服']
data = [1000, 100, 500, 2000]

plt.figure(figsize=(3,3),dpi=200)
plt.pie(data,labels=labels,explode= (0, 0, 0.3, 0),
       shadow=True,labeldistance=1.2,autopct='%1.0f%%');

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Series数据绘制

alcohol
'''
continent
EU    387.8
AF    159.4
NA    137.9
AS     95.5
SA     75.7
OC     54.1
Name: total_litres_of_pure_alcohol, dtype: float64
'''

plt.figure(figsize=(1.5,1.5),dpi=300)
plt.pie(alcohol,labels=alcohol.index,shadow=True);

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箱线图

   主要用于分析数据内部的分布状态或分散状态。其中箱线图（箱型图）的主要作用是发现数据内部整体的分布分散情况，包括上下限、各分位数、异常值。Python-Matplotlib{数据可视化}

drinks[['beer_servings','spirit_servings','wine_servings']]

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plt.boxplot([drinks.beer_servings,drinks.spirit_servings,drinks.wine_servings],
           labels=['啤酒','白酒','红酒']);

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plt.boxplot([drinks.beer_servings,drinks.spirit_servings,drinks.wine_servings],
           labels=['啤酒','白酒','黄酒'],sym='*',
           patch_artist = True, boxprops = {'color':'g','facecolor':'yellow'});

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DataFrame自带boxplot画图接口

DataFrame.boxplot(column=None, by=None, ax=None,showmeans=False, fontsize=None, rot=0, grid=True, figsize=None, layout=None, return_type=None, ...)
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drinks.boxplot(column=['beer_servings','spirit_servings','wine_servings'],vert=False)

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一张画布上面绘制多张图(子图)

  subplot()中三个参数

  • 第一个,行数
  • 第二个,列数
  • 第三个,图片位置
x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)
y2 = np.exp(x)
y3 = np.sin(x)
y4 = np.cos(x)
plt.figure(figsize = (16, 14))

a1 = plt.subplot(221)
plt.plot(x,y)
plt.title('四张子图之一', fontsize=16)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# plt.plot(x,y)

a2 = plt.subplot(222)
plt.title('指数图像', fontsize=16)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.plot(x, y2)

a3 = plt.subplot(223)
plt.title('sin图像', fontsize=16)
plt.plot(x, np.sin(x), label='sinx')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.legend(fontsize=26)

a4 = plt.subplot(224)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.title('cos图像', fontsize=16);

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保存图片

plt.figure(figsize = (16, 14))
plt.subplot(2, 2, 1)
s1 = [1, 2, 3, 4, 5]
s2 = [10, 13, 6, 3, 12]
plt.bar(s1, s2, width=0.5, color=['r', 'y', 'b', 'g', 'm'], 
       edgecolor ='k',linewidth =5,tick_label=['Java', 'C', 'C++', 'PHP', 'Python']   )
plt.title('编程语言使用数量', fontsize=15)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.pie(data,labels=labels,explode=(0, 0, 0.3, 0),autopct='%1.1f%%', 
        shadow=True,   colors=['r', 'k', 'g', 'b'] );
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.scatter(grade.语文, grade.数学)


plt.subplot(2, 2, 4)
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)

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# 保存图片
plt.savefig('hello.jpg',dpi=200)

# 保存为pdf
plt.savefig('hello.pdf',dpi=200)

小练习

  绘制一个雅虎股票走势图

stock_data = pd.read_csv('yahoo_stock.csv')
stock_data.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4419 entries, 0 to 4418
Data columns (total 7 columns):
 #   Column          Non-Null Count  Dtype  
---  ------          --------------  -----  
 0   Date            4419 non-null   object 
 1   Open            4419 non-null   float64
 2   High            4419 non-null   float64
 3   Low             4419 non-null   float64
 4   Close           4419 non-null   float64
 5   Adjusted_close  4419 non-null   float64
 6   Volume          4419 non-null   float64
dtypes: float64(6), object(1)
memory usage: 241.8+ KB
'''
# 我们可以发现 Data并不是一个时间型数据
#修改Data列为时间型数据
stock_data.Date = stock_data.Date.astype('datetime64')

# 将日期列变成索引列
stock_data.set_index('Date',inplace=True)

stock_data.sort_index(inplace=True) # 日期排序

plt.figure(figsize=(16, 14))
plt.title('雅虎历年股票走势图', fontsize=22)
plt.plot(stock_data.Open , label='每日开盘价')
# data.Open.plot( title='yahoo', legend=True,)
plt.xlabel('时间', fontsize=22)
plt.ylabel('价格', fontsize=22)
plt.axhline(stock_data.Open[0],color='black',linewidth = 3,label='上市价格')

# 在两者中填充颜色
plt.fill_between(x=stock_data.index, y1=stock_data.Open, y2=stock_data.Open[0],
             where=stock_data.Open>stock_data.Open[0],
                 color='red',alpha=0.5,label='增长部分'   )  #  x横坐标,where: 当满足什么条件的时候才进行填充

plt.fill_between(x=stock_data.index, y1=stock_data.Open, y2=stock_data.Open[0],
             where=stock_data.Open<stock_data.Open[0],color='green',alpha=0.5,
                label='破发部分')  #  x横坐标,where: 当满足什么条件的时候才进行填充

plt.annotate('最高价:{}!'.format(stock_data.Open.max()), ['2012-09-21', stock_data.Open.max()], fontsize=24,  xytext=(380, 700), 
         textcoords='figure points' ,   arrowprops ={"color":'red'})


plt.legend(fontsize=22, loc=2)
# 保存图片
plt.savefig('yahoo_stock.jpg',dpi=200);'

Python-Matplotlib{数据可视化}

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